数字图像处理 该程序是使用Swing用J​​ava编写的。 已实现以下算法： 形态运算： 轮廓检测 非线性滤波器： 最小过滤器 最大过滤器 中值过滤器 开启过滤器 关闭过滤器 高斯模糊滤镜 在以下图片中，显示了此过滤器的结果，并且半径大小设置为14。 原始图片 结果图片 锐化蒙版滤镜 结果图片 FILTER PARAMETER: radius = 5 unsharp mask value = 4 坎尼边缘检测器 结果图片 FILTER PARAMETER: low threshold = 100 hight threshold = 120 radius = 2 骨骼化 原始图片 结果图片 自适应中值滤波器 原始图片 结果图片 FILTER PARAMETER: radius min = 0 radius max = 4 双边过滤器 原始图片 结果图片 FILTER P

针对在任意阶正交幅度调制(M-QAM)的相干光通信系统中发射激光器与本振激光器之间存在频率偏差的问题，提出了一种基于幅度比值的低复杂度频偏估计算法。该算法先对接收信号做快速傅里叶变换(FFT)，再利用所获得的离散谱中主峰值与次峰值的关系进行频率插值，从而对频偏进行精确估计，大幅减少了运算复杂度。仿真了算法在20 Gbaud 16QAM 的单偏振传输系统中的性能，并与梯度下降法(GD)和调频Z 变换(CZT)的频偏估计算法进行了对比，仿真结果显示，基于幅度比值的频偏估计算法性能不随被估计信号的频率分布而产生波动，而且与3次迭代的GD 算法和CZT算法精度相当，但硬件复杂度降低了约75%。

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Points2Grid 通过OpenTopography设施（ ）运行的数千个作业得到了证明，Points2Grid是一个强大的可扩展工具，可以使用本地网格方法生成数字高程模型（DEM）。 局部网格化算法根据用户提供的半径，使用围绕每个网格单元定义的圆形邻域来计算网格单元高程。 此邻域称为bin，而网格单元称为DEM节点。 对于落在仓中的点，最多可以计算四个值（最小值，最大值，平均值或反距离加权（IDW）平均值）。 然后将这些值分配给相应的DEM节点，并用于表示该bin表示的邻域上的海拔变化。 如果在给定的bin中未找到任何点，则DEM节点将收到一个空值。 Points2Grid服务还提供了空值归档选项，该选项通过3、5或7个像素的方形移动窗口应用反距离加权焦点均值，以填充DEM中具有空值的像元。 如果LIDAR发射密度超过根据这些数据生成的网格的分辨率，Points2Grid所采用的